农村商业银行年利率范文

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篇1

部分机构将存款利率“一浮到顶”。调查显示，巍山县农行、建行、邮储银行及其分支机构仍维持降息前的利率不变，即一年期存款利率为3.5%，较央行公布的基准利率3.25%上浮1.077倍，而农村信用社则将存款利率一浮到顶，按照3.575%执行。

暂无机构下调贷款利率。本次调息，中央银行确定的贷款利率浮动区间下限为0.8倍，但巍山县内金融机构至今无一家执行此下限。当前，贷款利率下限各家基本相同，最低执行年利率6.94%，上浮10%，上限则各家根据贷款客户质量分类执行，最高上浮110%（主要是信用社），年利率13.25%。

对商业银行而言，被视为对经济“利好”的降息，也给它们带来了不小的压力，降息并允许利率浮动区间扩大，将使其净息差显著收窄，从而对利润增长构成拖累；对农村信用社而言，贷款利率在实际执行中历来比较简单粗放，基层银行业金融机构适应利率市场化面临不少困难。

篇2

(一)模型设计根据现有研究，本文的理论假设是:商业银行风险与竞争之间的关系受到“风险转移效应”和“利润边际效应”两方面的共同影响，两种效应综合得到的结果表现为商业银行竞争度与风险之间呈U型关系。“风险转移效应”表现为商业银行风险与竞争度呈负相关关系。在信贷市场中，集中的银行系统具有较高的市场利率，从而会推高贷款市场利率，导致借款企业承受较大的偿债压力，增加企业寻找高风险项目的动力，最终使得企业道德风险问题增加;相应的，银行承受的信用风险增加。与此相反，当银行竞争度提升时，风险降低。“利润边际效应”表现为商业银行风险与竞争度呈正相关关系。银行竞争的加剧会降低贷款市场利率，降低负债企业的偿债压力，从而缓解银行的信贷风险，但是与此同时，贷款利率的降低将导致银行的收益随之下降，使银行对风险的抵御能力受到损害，从而导致风险的积累。当利率降低对银行风险抵御能力产生的负面影响强于利率降低对银行信贷风险产生的正面影响时，利率边际效应发挥作用，商业银行风险与竞争度呈正向关系。综上所述，本文以Martinez－Miera和Repullo(2010)提出的“银行风险与竞争呈U型关系”作为理论基础，引入银行竞争度的二次方项对银行风险与竞争度的非线性关系进行测度。其中，Riskit表示第i家银行第t年的银行风险，分别用总体风险和信用风险刻画，Compit度量第i家银行第t年的竞争度，F(n)it为一组银行控制变量，用来控制银行其他变量对银行风险产生的影响，G(n)t为一组宏观控制变量，用以控制宏观环境对银行风险产生的影响。

(二)变量选择1．银行风险(1)银行信贷风险。选择不良贷款率的超越对数函数(PL)作为衡量银行信贷风险的指标，考察银行经营过程中最主要的经营风险———贷款市场上的风险行为。由于不良贷款率这一指标有界，为保证模型等式左右的一致性，本文对不良贷款率进行超越对数处理，以消除其有界性。PL的计算公式。(2)银行总体风险。选择Z指数作为单个银行总体风险的度量，也可以理解为单个银行的破产风险。具体来说，Z指数将盈利性指标、杠杆比率和盈利波动性联系在一起，反映商业银行的总体风险。较高的资产收益率和银行权益资本与总资产的比值带来较高的银行稳定性，而较高的盈余波动性则带来较低的银行稳定性，因此Z指数是银行总体风险的反向度量，即Z指数的增加意味着银行风险暴露的减少，说明银行具有较强的稳定性。2．银行竞争度(Lerner指数)勒纳指数基于非结构式的新经验产业组织(NEIO)理论来衡量银行的市场势力，度量了银行产出的边际价格超过其边际成本的百分比，即在边际成本之上的定价能力。该指数介于0到1之间，Lerner=0为完全竞争，Lerner=1为完全垄断，0＜Lerner＜1为垄断竞争或寡头垄断。Lerner指数与银行竞争度呈反方向变动。其中，Pit是银行的产出价格，由银行总收入(包括利息收入和非利息收入)与总资产的比值来衡量;MCit是银行的边际成本，根据超越对数成本函数推导得出。本文借鉴AngeliniandCetorelli(2003)及FermandezandMaudos(2007)中的计算方法建立超越对数成本函数。假设银行总成本为银行产出、银行资金价格、银行劳动价格、银行资本价格和技术变动的函数，即TC=C(TA，W1，W2，W3，Trend)。银行的资金价格(W1)用存款利息支出除以总存款表示，银行劳动价格(W2)用人员开支除以员工人数表示，银行资本价格(W3)用资本费用除以固定资产表示，其中资本费用为扣除人员开支后的营业成本，Trend表示技术变动，用时间趋势衡量。图1展示了不同资产规模的银行在2000－2012年中的Lerner指数的均值走势①。在现实情况中，具有较大资产规模的银行在资产配置、资本获取、员工配置等方面确实具有较强实力，具有较强的市场议价能力，即由Lerner指数反映出来的银行竞争度较低，故图1结果基本符合现实情况。不同类型商业银行Lerner指数趋势的分离说明将银行分类进行竞争与风险的研究是必要的。从图1还可以观察到，自2004年利率市场化政策实现实质性推进之后，银行竞争度整体态势先降后升，这说明贷款利率市场化的逐步放开对商业银行的竞争产生了有效促进，利率上限的适时放开有利于信贷资产的审慎定价和行业内部的有效竞争。但2009年之后，Lerner指数走势向上反转，特别是大型银行的竞争度不升反降，说明在2008年以来的经济危机中，大型银行因其固有优势所获得政策支持更多，故其市场势力在此阶段逐步攀升。3．利率市场化利率市场化改革过程中，商业银行面对的利率环境和金融市场环境发生变化，本文选择时间哑变量度量利率市场化的关键事件对银行风险产生的影响，选择存贷利差方面的变量度量利率市场化对银行风险的渐进式影响。2004年10月29日放开金融机构贷款利率上限和存款利率下限是中国利率市场化改革进程中具有里程碑意义的重要举措，故本文以此为起点构建时间哑变量(Y05)刻画利率市场化这一政策，自2005年起该变量取值为1，否则取值为0。存贷利差方面，本文从基准存贷利差(LD)和银行净利差(IGAP)两方面对其进行阐述。随着利率市场化改革的推进，基准存贷利差依照“贷款利率管下限、存款利率管上限”的阶段性目标逐步放开，而净利差的变化趋势由于银行个体差异有所不同:大型银行的平均净利差在2005年之后呈阶段性降低，而中小型银行的平均净利差则持续增长。基准存贷利差为一年期贷款基准利率与一年期存款基准利率的差值。考虑到利率政策的时滞性，我们选取年度加权值进行计算。银行净利差计算方法。其中，LIR为实际贷款利率，等于银行的利息收入与总生息资产之商;DIR为实际存款利率，等于利息支出除以存款与短期借款之和。2000－2012年不同类型商业银行存贷利差的走势见图2，其中中小型银行代表中小型银行平均净利差，大型银行代表大型银行平均净利差。图2中，不同类型商业银行净利差的走势出现明显分离，中小银行的平均净利差始终高于大型银行的平均净利差。由此可见，中小型银行和大型银行面对的市场有所差异，中小银行面临的市场具有较高的净息差;与此相对应，中小银行面对的市场具有较高的市场风险。该图也为中小银行对存贷业务依赖较大提供了佐证，说明中小银行相对于大型银行来说对于利息和风险追求的动机也更为强烈。4．其他控制变量为了控制宏观经济活动对银行风险的影响，本文选取经济增长环境、货币环境等作为额外解释变量。此外，由于利率市场化改革的逐步深入对银行的经营产生深远影响，本文加入存贷利差和时间哑变量来控制这一政策变迁带来的影响。经济增长环境(pGDP)用平减后的实际GDP来刻画，我们预期银行风险在稳定的经济环境下较小。货币环境(MG)由广义货币M2与GDP的比值衡量，宽松的货币环境下，过多的货币流动性带来资金业务的快速扩张和银行间的过度竞争，导致银行信贷风险和利率风险提升。为控制其他银行变量对解释变量的影响，本文在现有研究基础上，选择银行规模、存款规模、净资本占资产比率和流动比率作为风险的解释变量。银行规模增长率(Sizegr)变量的平稳性检验表明总资产的自然对数不平稳，故引入其自然对数的差分项度量。规模较大的银行由于具有更大的投资范围和更多的投机机会，因而具备较强的风险分散能力;但同时，由于“大而不倒”的隐性保护政策，规模较大的银行对于高风险业务具有更高偏好，导致风险的积累。净资本占资产比率(EA)值越高，意味着银行防范风险性资产引发重大损失的能力越强，应对市场风险的能力越强。由于在我国商业银行中，存贷款业务仍占据较大比例，本文引入存贷比(DB，即贷款总规模/存款总规模)以衡量由于存贷款业务带来的流动性风险。

二、实证研究

(一)样本和数据本文选取2000－2012年中国50家商业银行的面板数据作为样本数据。选取银行的标准为:能够收集到关键指标———员工总人数的商业银行。样本涵盖所有的国有商业银行、12家股份制银行、26家城市商业银行以及8家农村商业银行，样本总资产占银行类金融机构总资产的比例在70%②以上，具备较高的代表性。数据来源于Bankscope全球银行与金融机构分析库、中国金融年鉴、国泰安经济数据库及商业银行年报。借鉴吴栋和周建平(2006)的银行分类标准，依据资产规模和经营区域两个标准将样本银行分为大型银行和中小银行，大型银行同时也是通常意义所指的全国性银行，中小型银行则包括小型股份制银行(恒丰银行、浙商银行)、城市商业银行、农村商业银行等地方性银行。模型中各变量的描述性统计见表1。

(二)研究方法本文对数据进行了截面异方差、自相关检验，发现样本数据存在截面异方差、组内自相关和截面同期相关等问题。解决以上问题可行的方法有面板校正标准差估计、可行广义最小二乘法和固定效应或随机效应搭配稳健标准差估计等。在三种方法中，可行广义最小二乘法仅适用于长面板(本文T仅为13，属于N＞T，因此不适用此方法)，而面板校正标准差估计对小样本数据的适用性较差，故本文选择固定效应或随机效应搭配稳健标准差估计作为实证方法。在标准差选择方面，Hoechele(2007)通过对聚类文件标准差、White异方差一致标准差、Newey－West标准差和Driscoll－Kraay标准差进行比较，指出当存在截面异方差时，Driscoll－Kraay标准差回归效果最优。因此，考虑本文数据结构特征，并且在豪斯曼检验③的基础上，最终选择固定效应(组内)搭配Driscoll－Kraay标准差，回归结果见表2。考虑到模型的稳定性，本文采用不同的银行控制变量进行了实证研究，得到的实证结果的方向及显著性均无明显变化，由此说明本文模型具有稳健性。

(三)实证结果及分析实证结果显示，不同类型银行竞争度与风险间行为关系确有不同，体现在拐点和U型关系的方向两方面。模型1、3、5中，Lerner指数的平方项显著，符合Martinez－Miera等(2007)提出的银行竞争与银行风险呈U型关系。为了进一步确定我国商业银行竞争与风险的关系，本文将Lerner指数的分布与该二次函数的拐点④进行比较。银行总体Lerner指数的82.9%分位数为0.539，拐点为0.540，可知从银行总体来看，竞争度与总体风险呈负相关;大型银行拐点为0.792，结合其Lerner指数98.1%分位数为0.788，可以判定其竞争度与总体风险呈负相关;小型银行拐点为0.171，Lern-er指数15.1%分位数为0.169，可得出其竞争度与总体风险正相关。为直观表现不同类型商业银行竞争度与风险的差异性，本文根据拐点关系和U型曲线开口方向画出银行竞争度与总体风险关系的概念图(见图3)⑤。由图3可知，银行总体的拐点位于大型银行和中小型银行之间，大型银行与小型银行U型曲线的分布截然不同，大型银行受到“风险转移效应”的影响更大，竞争度的提升有助于其总体风险的降低，而小型银行的竞争－风险关系则由利润边际效应主导，激烈的竞争会削弱其稳定性。该结果与现实经济中的情况相符:大型银行在资产规模、经营范围、内控能力、品牌价值等方面具有更强的实力，因而具备更强的市场适应能力，竞争增加能够促使其业务转变，从而有利于降低总体风险。与此相反，由于其自身实力较弱，激烈竞争给中小银行带来的是利润降低，抗风险能力的削弱。模型2、6中，银行竞争度与信贷风险正向相关。竞争度的提升可能会导致银行承受较大的利润压力，导致其取得高利润业务的动力增大，对业务风险的审核要求降低，信贷风险在此过程中逐步积累。中小银行由于其业务单一性和对于利差的依赖性，在这一点上表现得尤为明显。但模型4却显示，大型银行信贷风险与竞争度相关性不显著，究其原因是由于大型银行具有强大的经营实力、较广泛的业务范围和风险控制能力，因而信贷风险受竞争度的影响不大。表1、表2中基准存贷利差和净利差的实证结果基本一致:对于大银行来说，净利差与总体风险正相关，与信贷风险负相关，也就是说净利差虽然导致大型银行的信贷风险增加，但降低了其总体风险;中小银行则正好相反，其净利差与总体风险呈负相关关系，但与与信贷风险关系不显著。关于利差的实证检验说明:中小银行由于资产规模小、营业范围受限、网点数量少、内部管理能力有限等原因，相比大型银行更加依赖传统业务，因此净利差的收窄将会直接威胁其生存经营，因而在利率市场化改革推进过程中，识别不同类型商业银行竞争与风险关系的差异性，并对其进行分类引导尤为重要。对时间哑变量Y05的实证检验结果说明利率市场化对于银行竞争度和风险的关系确有影响，表现为在利率市场化实质推进后，我国商业银行整体信贷风险有所降低，但是由于对改革不适应等原因，阶段性经营风险却有所累积。

三、结语